基于异质网络链路预测的新兴技术研发机会识别研究

As technological intelligence, the primary function of publication and patent analysis is to identify innovation activities and outcomes. However, traditional methods mainly use static indicators to analyze technological development trends and hot topics. It is insufficient to explain and forecast connections between different technological elements from micro level. The autonomy, teleonomy and reconfigurability features of technological development provide novel clues for micro-level technological forecasting theoretically. The primary notion of this project is that since these links between different technological elements are not randomly connected, they can be predictable by identifying and mining existing links, to delineate potential technological opportunities. The emphasis of this project is to construct heterogeneous network by classifying feature terms extracted from publications and patents automatically based on domain features, and to predict future development directions by introducing link prediction models. By constructing a systematic approach, it will help researchers to explore technological intelligence more deeply and to further improve innovation efficiency.

基于科技文献的技术预测研究对辅助科研工作者及时掌握研发动态，识别研发机会具有重要意义。以往对技术趋势以及热点方向的追踪，难以从微观层面解释和预测技术要素间关联的产生与变化。技术发展的自主性与重构性从微观层面阐述了技术要素间关联的可预测性，为研发机会的识别研究提供了新的思路。. 本项目针对大数据背景下深化技术预测研究，提升科技创新效率的需求，以文本挖掘与社会网络分析方法为核心，具体应用术语识别、关系提取、链路预测等方法，通过探索基于特定领域术语识别的异质网络构建，及基于个体异质网络和网络间链路预测的研发机会识别方法，捕捉不同技术要素间关联产生的可能性，实现微观层面的技术研发机会识别，从而深化科技文献对新兴技术创新决策的支撑作用，辅助科研工作者提升创新效率。

本项目针对大数据背景下深化技术预测研究以辅助提升科技创新效率的需求，就如何在微观层面识别并预测技术要素间潜在的技术研发机会展开研究。项目围绕基于异质网络链路预测的新兴技术研发机会识别开展了三项具体研究工作。首先，结合技术与领域文本特征，构建特定领域术语识别的异质网络构建方法，从术语分组与关联识别两个维度对技术网络的构建进行优化；其次，探讨单个网络内部基于链路预测的技术机会识别，对节点相似性测度方式进行评价和比较，并分析时间窗口对预测结果的影响作用；最后，针对跨主体技术网络间的预测问题进行研究，从一定程度上解决了单个网络节点的限制问题，同时从动态角度，探讨不同主体间技术创新轨迹的关联性。项目选取了包括纳米粒子、阿兹海默症治疗等多个领域的数据作为案例对象，研究结果一方面体现了方法在科学计量、技术预测领域中的创新价值，同时对具体领域的实践应用也具有一定的参考意义。项目成果包括已发表的2篇SCI/SSCI期刊论文，及多篇在投在审论文。项目执行期间共培养硕士研究生3人，其中1人已毕业。项目进展按计划进行，基本达到了申报书所提出的目标和要求。.